• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.129-139
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• 2010

본 연구에서는 도로 네트워크에서 노드의 연계성 평가 모형을 제시하였다. 우선 두 노드 간의 경로 수, 경로의 굴곡도, 설계속도 및 용량을 고려하여 노드 간 연계성 지수를 정의하였다. 노드의 연계성은 그 노드와 타 대상 노드들 간의 연계성 지수의 가중 평균으로 산출되는데, 여기서 대상 노드들과의 연결 가중치는 통행수요와 거리에 의해 결정된다. 본 연구에서 개발한 연계성 평가 모형을 가상 가로망에 적용한 결과 모형이 적용 가능하고 적정한 결과를 산출하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 연계성 평가 모형은 통행 단위를 통일시키고 철도 링크의 용량 산정 문제를 해결하면 철도 네트워크를 포함하는 통합 교통 네트워크의 연계성 분석에도 활용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제38권6호
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• pp.941-947
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• 2018

교통카드기반 도시철도네트워크에서 역사환승은 중간환승역이 아닌 출발역과 도착역의 노드에서 발생하는 환승보행이동을 의미한다. 철도네트워크에서 최적의 경로를 탐색하기 위해서는 차내통행시간 이외에 환승보행이동에 대한 페널티를 반영하는 방안이 요구된다. 그러나 기존 링크표지기반 경로탐색기법은 링크와 링크의 사이에서 나타나는 환승페널티가 인식되도록 설계되었다. 따라서 출발역과 도착역에서 나타나는 역사환승페널티를 반영하지 못하는 한계가 발생한다. 역사환승페널티를 반영하기 위해 가상링크를 도입하여 네트워크를 확장하는 방안이 있으나 링크표지기반알고리즘을 효과적으로 유지하지 못하는 단점이 발생된다. 본 연구는 역사환승페널티를 반영하기 위하여 네트워크확장없이 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 단말기ID와 링크의 노선을 비교하여 노선환승페널티를 직접 적용하는 방안을 제안한다.

• 전자통신동향분석
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• 제32권4호
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• pp.67-77
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• 2017

최근 이슈가 되고 있는 자율주행차(Autonomous vehicle 또는 Self-driving car)를 실현하기 위해서는, 다양한 환경에서도 차량에 대한 끊김 없는 연결을 제공하는 커넥티드카(Connected car) 기술이 필수적이다. 현재 커넥티드카를 구현하기 위한 차량 네트워크(Vehicular network) 기술은 교통시스템 인프라 기반의 단일홉(Single-hop) 무선통신 기술이 주를 이루고 있다. 이러한 단일홉 통신은 커버리지가 교통시스템 인프라가 구축된 지역으로 제한된다. 따라서 차량 네트워크가 현재보다 더욱 넓은 지역을 커버하기 위해서는 차량 자체가 이동형 라우터 역할을 수행하여 차량 간의 전달을 통해 정보를 원거리로 전달할 수 있는 다중홉(Multi-hop) 통신 도입이 필요하다. 다중홉 차량 네트워크는 차량의 높은 동적 특성으로 인해 다수의 도전적인 기술적 이슈들을 가진다. 본고에서는 이러한 기술 이슈 중 차량 네트워크의 높은 이동성으로 발생할 수 있는 종단 노드 간 비연결성을 해결할 수 있는 기술인 지연감내형 차량 네트워킹(Delay-tolerant vehicular networking) 기술에 대한 주요 연구 동향을 살펴보고자 한다. 이를 위해 먼저 지연감내형 차량 네트워킹의 기술적 배경 및 주요 관련 기술들을 분석하고 이를 기반으로 향후 연구개발이 필요한 기술 이슈들을 정리한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.366-369
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• 2008

무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 차세대 IT 기술로서 소형, 저가, 저전력을 필요로 하며, 외부 환경의 모니터링과 제어기능을 수행할 수 있다. 이것은 소형 장치 안에 마이크로프로세서, 각종 센서, 액추에이터, 유 ${\cdot}$ 무선 통신 장치를 내장하는 수백 혹은 수천 개의 센서 노드로 구성된다. 본 논문에서는 이러한 센서 네트워크를 이용하여 기상의 악천 후 속에서 차량 및 도로 상황 정보를 실시간으로 미리 획득하고 분석하여 운전자에게 미리 도로의 안전속도를 통보할 수 있는 실시간 차량 안전속도 서비스 시스템을 설계하고 구현된 결과를 보여 주고자 한다. 본 시스템은 노면의 종류 및 기상 상태 등에 대한 정보를 수집하여 이를 바탕으로 운전자에게 안전 속도를 알려줌으로써 교통사고를 효과적으로 예방할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.117-120
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• 2021

지능형 교통 시스템의 주요 인프라 중 하나인 VANET 은 차량과 인프라 간의 통신을 통해 교통을 예측함으로써 도로 상에서의 안전을 보장한다. VANET 은 모든 노드가 네트워크에 가입할 수 있는 개방형 네트워크이기 때문에 개인 정보 보호가 주된 관심사이다. 분산형 신뢰 관리 시스템은 차량 네트워크에서 수신된 메시지가 신뢰할 수 있는 지에 대한 여부를 결정함으로써, 악의적인 공격자로부터 차량을 지킬 수 있다. 분산형 k-익명성 체계와 블록체인을 결합한 신뢰 관리 시스템은 주변 차량들과 협력하여 익명의 은폐 영역을 구축한다. 본 논문에서는 블록체인을 적용한 분산형 신뢰 관리 시스템을 통해 차량의 위치 정보를 보호하는 최근 연구들을 살펴본 뒤에 향후 발전 방향에 대해 논하도록 하겠다.

• 대한교통학회지
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• 제19권3호
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• pp.133-144
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• 2001

본 연구에서는 대규모 네트워크에 적용 가능한 미시적 교통류 시뮬레이션 모형을 개발하였다. 본 연구는 대규모 가로망에 대한 미시적 교통류 시뮬레이션 시스템개발의 첫 번째 단계로, 연속류 구간을 중심으로 우리나라의 가로망 구조, 차량 주행행태에 적합한 미시적 교통류 시뮬레이션 모형개발에 초점을 두었다. 차량 전이 모형으로는 Cellular Automata 모형(CA모형)을 기반으로 하였으며, 기존의 CA모형 중 교통공학적 측면에서 문제가 있다고 판단되는 부분에 대해서는 새로운 모형을 개발하거나 수정하여 적용하였다. 개발된 모형의 모의실험을 통해 기존의 거시적 교통류 시뮬레이션 모형에서 설명할 수 없었던 여러 교통현상(합류, 차로축소, 분류등으로 유발되는 교통현상)을 설명할 수 있는 것으로 확인되었고, 또한 본 모형은 우리나라의 가로망구조에 기반을 두고 개발되었기 때문에 기존에 외국에서 개발된 미시적 시뮬레이션 모형이 표현하지 못했던 가로망에 대한 교통류 시뮬레이션이 가능한 것으로 나타났다.

• 대한교통학회지
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• 제25권6호
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• pp.65-77
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• 2007

양방향 좌회전차로(TWLTLs : Two-Way Left-Turn Lanes)는 도로중앙에 양방향의 좌회전 차량이 이용할 수 있는 연속진행형 좌회전 차로가 설치된 불균등차로 시스템의 한 형태로써, 접속밀도가 높고 좌회전 교통수요가 각 회전지 점별로 넓게 분산되어 있을 때 큰 운영 개선효과를 나타낼 수 있는 접근관리기법으로 알려져 있다. 본 연구에서는 양방향 좌회전차로의 국내 도입 가능성을 검토하기 위한 초기단계로써, 미시적 교통류 분석 시뮬레이션 모형인 VISSIM을 활용, 가상 네트워크와 실 네트워크에 대한 TWLTL 설치 전 후 모의실험을 수행하여 운영효율 및 안전성을 평가하였으며, 이를 기초로 설치준거를 제시하였다. VISSIM 모의실험 결과, 주도로의 직진 및 좌회전 이동류에 대한 상당수준의 지체감소를 확인하였으며, 교통 안전적으로도 큰 개선효과가 있었던 것으로 분석되었다. 본 연구는 국내에서 최초로 시뮬레이션 분석모형을 활용하여 양방향 좌회전차로의 운영효과 및 안전성 개선효과를 평가하고, 교통량 지체 안전도를 고려한 TWLTL의 설치준거를 제시하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제34권5호
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• pp.476-488
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• 2016

이 연구에서는 교통수요예측의 신뢰성에 영향을 미치는 요소와 원인을 검토하였다. 통행의 다양성과 불규칙성, 입력자료 한계, 자료의 집합화, 모형의 단순화가 포괄적 의미에서 교통예측 오차원인이 된다. 또한 불가피하게 존재하는 예측 오차의 이론적 배경을 정확히 규명함으로써 예측결과를 실무적 정책결정에 활용할 시에 합리적 판단을 하는데 도움이 되도록 하였다. 본 연구에서는 특히 노선배정모형의 예측 오차의 요인에 초점을 두고, KTDB 자료기반 분석오차를 6개 항목으로 나누어 설명하였다. 즉, (1) 입력 자료의 오차, (2) 공간 집합화와 네트워크 표현방식에 따른 오차, (3) 교통패턴 변동에 대한 대푯값 설정에 따른 오차, (4) 교통류모형 단순화에 따른 오차, (5) 노선선택 행태 집합화에 따른 오차로 구분하여 설명하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.5135-5142
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• 2011

이 논문에서는 도심 지역의 교통 제어 시스템의 동적 응답 성능 향상을 위하여 적응형 Q-Learning 강화 학습 메커니즘을 설계 하였다. 도로, 자동차, 교통 제어 시스템을 지능 시스템으로 모델링 하고, 자동차와 도로 사이는 무선 통신을 이용한 네트워크가 구성된다. 도로와 대로변에 필요한 센터네트워크가 설치되고 Q-Learning 강화 학습은 제안한 메커니즘의 구현을 위해 핵심 알고리즘으로 채택하였다. 교통 신호 제어 규칙은 자동차와 도로에서 매 시간 업데이트된 정보에 따라서 결정되며, 이러한 방법은 기존의 교통 제어 시스템에 비하여 도로를 효율적으로 활용하며 결과적으로 교통 흐름을 개선 한다. 알고리즘을 활용한 최적의 신호 체계는 온라인상에서 자동으로 학습함으로서 구현된다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 기존 시스템에 비하여 효율성 개선과 차량의 대개 시간에 대한 성능 지수가 모두 30% 이상 향상되었다. 실험 결과를 통하여 제안한 시스템이 교통 흐름을 최적화함을 확인하였다.

• 대한교통학회지
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• 제20권3호
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• pp.129-147
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• 2002

본 연구에서 변동등식에 근거한 동적경로선택조건을 도출하여 동적통행배정모형을 제안한다. 동적경로선택조건은 운전자에 의해 이용된 경로, 링크 그리고 출발지의 출발시간을 고려하여 도출되며 이 조건을 동적통행배정모형으로 전환하는 과정에서 모형의 변동등식문제로 압축된다. 등식이론에 근거한 모델의 이론적 배경을 입증하기 위해 제안된 동적통행배정모형이 필요충분조건을 만족함이 증명되었다. 해법으로서 기존의 제안된 네트워크의 시간과 공간확장기법을 채택하지 않고 물리적 네트워크가 직접 알고리즘에 반영되도록 하기 위해 각 링크의 시간대별 통행량과 방출통행량을 링크진입통행으로 표현하여 시간종속 통행시간함수를 단일변수로 처리하여 대각화알고리즘에 반영하였다. 소규모 비대칭 네트워크 적용결과 사용자 동적최적경로선택조건이 만족됨을 입증하였는데 단위시간간격이 적을수록 개선된 효과를 보여준다. I-394네트워크 실험결과로서 기존의 변동부등식에 근거한 알고리즘에 비해 제안된 알고리즘이 최소한 93%이상의 컴퓨터연산 속도의 개선효과를 가져왔다. 등식이론에 근거한 모델개발의 장점으로서는 제안된 모델의 최적해의 계산시간이 전체시간의 증가에 전혀 영향을 받지 않는다는 것으로 이는 동적통행배정모형에 적용될 네트워크의 규모가 커질수록 제안된 알고리즘의 계산 효율성은 더욱 증가하는 것을 의미한다. 따라서 제안된 동적통행배정모형은 대규모 시간종속적 교통망에서 교통상황의 변화에 민감하게 반응할 수 있는 실시간첨단교통제어의 핵심기능으로서 역할수행이 기대된다.